基于模糊神经网络的焊缝缺陷识别的研究

• 作者: 严胡勇 唐国维 巩淼 张方舟 李想
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 焊缝缺陷 图像处理 模糊 缺陷选取 神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 243-247
• 页数: 5页
• 分类号: TG441.7
• 字数: 4167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.05.060

摘要

焊缝缺陷在X射线设备下成像转成数字图像后，分析其图像的特点，进行缺陷的定位与边缘检测，结合人工识别焊缝缺陷的经验选取对焊缝缺陷分类影响因子较大的特征参数。用模糊集合的概念描述特征参数，建立特征参数的模糊规则库，构建以模糊化后的特征参数为输入层，以模糊规则为隐含层，缺陷预知识别分类为输出的模糊神经网络模型。分析实验结果，成功定位缺陷在数字图像中的大概位置与边缘检测。该方法提高了集合交叉较大的焊缝缺陷的识别率，能有效地对缺陷进行识别分类。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张方舟	东北石油大学计算机与信息技术学院	36	70	5.0	6.0
2	唐国维	东北石油大学计算机与信息技术学院	27	52	4.0	5.0
3	严胡勇	东北石油大学计算机与信息技术学院	6	26	3.0	5.0
4	巩淼	东北石油大学计算机与信息技术学院	3	21	2.0	3.0
5	李想	东北石油大学计算机与信息技术学院	8	39	4.0	6.0